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萬(wàn)寧市三更羅鎮(zhèn)、遵義市習(xí)水縣、呂梁市中陽(yáng)縣、惠州市惠陽(yáng)區(qū)、定西市隴西縣
嘉興市桐鄉(xiāng)市、上饒市德興市、贛州市瑞金市、廣西賀州市富川瑤族自治縣、陵水黎族自治縣群英鄉(xiāng)
合肥市巢湖市、牡丹江市寧安市、雅安市蘆山縣、濟(jì)寧市任城區(qū)、寧夏銀川市靈武市
上饒市萬(wàn)年縣、婁底市冷水江市、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、潮州市饒平縣、江門市鶴山市、三沙市西沙區(qū)、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、四平市梨樹(shù)縣
鷹潭市貴溪市、宜春市袁州區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、濰坊市青州市、果洛瑪沁縣、重慶市江津區(qū)、巴中市南江縣、安順市西秀區(qū)、泉州市石獅市
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、長(zhǎng)治市壺關(guān)縣、晉中市和順縣、廣西百色市右江區(qū)、天津市西青區(qū)、德州市齊河縣
東莞市長(zhǎng)安鎮(zhèn)、滁州市天長(zhǎng)市、四平市公主嶺市、安康市旬陽(yáng)市、丹東市鳳城市、駐馬店市驛城區(qū)、曲靖市沾益區(qū)、廣西崇左市憑祥市、撫州市黎川縣
吉安市吉州區(qū)、黃岡市黃梅縣、雅安市雨城區(qū)、臨汾市侯馬市、貴陽(yáng)市花溪區(qū)、濟(jì)南市商河縣、白銀市會(huì)寧縣、寧夏銀川市賀蘭縣
甘孜新龍縣、廣州市花都區(qū)、綏化市青岡縣、南昌市新建區(qū)、眉山市彭山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、杭州市富陽(yáng)區(qū)
忻州市神池縣、黃岡市麻城市、漢中市鎮(zhèn)巴縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、邵陽(yáng)市洞口縣
宣城市宣州區(qū)、廣西欽州市靈山縣、儋州市和慶鎮(zhèn)、西安市臨潼區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、雅安市漢源縣
大慶市龍鳳區(qū)、哈爾濱市通河縣、德宏傣族景頗族自治州芒市、咸寧市通城縣、廣西玉林市容縣
陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、武漢市江夏區(qū)、南陽(yáng)市新野縣、海南興?？h、廣西賀州市富川瑤族自治縣、荊州市江陵縣、黃岡市黃梅縣
德州市樂(lè)陵市、邵陽(yáng)市新寧縣、廣西百色市靖西市、廣西北海市海城區(qū)、寧夏中衛(wèi)市海原縣、溫州市泰順縣、忻州市保德縣
濰坊市諸城市、雙鴨山市集賢縣、南昌市新建區(qū)、東莞市謝崗鎮(zhèn)、通化市二道江區(qū)、白銀市靖遠(yuǎn)縣
三沙市西沙區(qū)、榆林市府谷縣、商丘市寧陵縣、廣安市華鎣市、連云港市連云區(qū)
寧夏吳忠市利通區(qū)、渭南市蒲城縣、臺(tái)州市黃巖區(qū)、溫州市平陽(yáng)縣、寶雞市千陽(yáng)縣、湛江市吳川市、撫順市新賓滿族自治縣、儋州市那大鎮(zhèn)、楚雄牟定縣、成都市大邑縣
昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、臨汾市侯馬市、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、淮南市壽縣、南通市如皋市、長(zhǎng)沙市天心區(qū)、泉州市晉江市
安陽(yáng)市湯陰縣、晉城市沁水縣、廣西欽州市浦北縣、資陽(yáng)市雁江區(qū)、杭州市桐廬縣、蕪湖市鏡湖區(qū)
文昌市文城鎮(zhèn)、臺(tái)州市溫嶺市、德州市臨邑縣、貴陽(yáng)市烏當(dāng)區(qū)、樂(lè)山市夾江縣、濟(jì)南市鋼城區(qū)、杭州市桐廬縣
信陽(yáng)市淮濱縣、朝陽(yáng)市凌源市、贛州市全南縣、中山市神灣鎮(zhèn)、岳陽(yáng)市岳陽(yáng)樓區(qū)
牡丹江市愛(ài)民區(qū)、郴州市嘉禾縣、昭通市彝良縣、黃岡市黃州區(qū)、德宏傣族景頗族自治州盈江縣、文山富寧縣、撫州市樂(lè)安縣、濰坊市壽光市
寧夏銀川市興慶區(qū)、定西市隴西縣、萬(wàn)寧市禮紀(jì)鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣金波鄉(xiāng)、重慶市南岸區(qū)、南京市建鄴區(qū)、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、慶陽(yáng)市西峰區(qū)、黔東南臺(tái)江縣、廣州市越秀區(qū)
寧夏銀川市金鳳區(qū)、駐馬店市驛城區(qū)、錦州市凌河區(qū)、濟(jì)南市平陰縣、青島市市南區(qū)、昆明市宜良縣
撫州市崇仁縣、南平市邵武市、寧夏中衛(wèi)市海原縣、青島市市北區(qū)、邵陽(yáng)市城步苗族自治縣、泰安市東平縣、四平市鐵西區(qū)、湘西州龍山縣、延邊琿春市、煙臺(tái)市招遠(yuǎn)市
長(zhǎng)沙市長(zhǎng)沙縣、棗莊市市中區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、呂梁市文水縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)
畢節(jié)市大方縣、沈陽(yáng)市于洪區(qū)、葫蘆島市連山區(qū)、廣西南寧市良慶區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、黔南平塘縣、徐州市賈汪區(qū)、東莞市大朗鎮(zhèn)、酒泉市瓜州縣
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邵陽(yáng)市綏寧縣、榆林市吳堡縣、上海市浦東新區(qū)、臨沂市沂南縣、貴陽(yáng)市修文縣、聊城市莘縣
安康市漢濱區(qū)、大理永平縣、運(yùn)城市芮城縣、本溪市本溪滿族自治縣、西寧市大通回族土族自治縣
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黃南河南蒙古族自治縣、紅河個(gè)舊市、松原市寧江區(qū)、白城市通榆縣、文山硯山縣
武漢市江夏區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、東莞市中堂鎮(zhèn)、玉溪市華寧縣、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、南陽(yáng)市鎮(zhèn)平縣、運(yùn)城市鹽湖區(qū)
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直轄縣天門市、惠州市惠城區(qū)、葫蘆島市建昌縣、忻州市岢嵐縣、阿壩藏族羌族自治州黑水縣、本溪市明山區(qū)、貴陽(yáng)市觀山湖區(qū)、蘭州市城關(guān)區(qū)、中山市沙溪鎮(zhèn)
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株洲市茶陵縣、文山馬關(guān)縣、牡丹江市寧安市、榆林市吳堡縣、綏化市青岡縣
汕尾市陸河縣、煙臺(tái)市龍口市、鐵嶺市西豐縣、雅安市石棉縣、眉山市洪雅縣、宜賓市珙縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市化德縣、沈陽(yáng)市和平區(qū)、淮安市清江浦區(qū)
萬(wàn)寧市南橋鎮(zhèn)、撫順市清原滿族自治縣、重慶市九龍坡區(qū)、黃石市陽(yáng)新縣、盤錦市盤山縣、南昌市南昌縣、中山市東區(qū)街道
泰安市泰山區(qū)、大同市云州區(qū)、呂梁市文水縣、雅安市天全縣、荊州市江陵縣、定安縣富文鎮(zhèn)、信陽(yáng)市商城縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、贛州市贛縣區(qū)、重慶市南川區(qū)
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漢中市留壩縣、東方市感城鎮(zhèn)、麗江市古城區(qū)、樂(lè)東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、蘭州市西固區(qū)、?？谑协偵絽^(qū)、菏澤市定陶區(qū)、廣西柳州市柳南區(qū)、咸陽(yáng)市涇陽(yáng)縣
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成都市彭州市、曲靖市陸良縣、天津市靜海區(qū)、棗莊市臺(tái)兒莊區(qū)、白山市江源區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、寶雞市千陽(yáng)縣、北京市東城區(qū)、瓊海市石壁鎮(zhèn)
更低成本更高性能，阿里千問(wèn)3引爆新一輪AI應(yīng)用熱潮？|界面新聞
4月29日凌晨，阿里巴巴開(kāi)源新一代通義千問(wèn)模型Qwen3（簡(jiǎn)稱千問(wèn)3），參數(shù)量?jī)H為DeepSeek-R1的1/3，成本大幅下降，性能全面超越R1、OpenAI-o1等全球頂尖模型，登頂全球最強(qiáng)開(kāi)源模型。
千問(wèn)3是國(guó)內(nèi)首個(gè)混合推理模型，性能更高的同時(shí)成本大幅下降，其總參數(shù)為235B，僅為R1的三分之一。有機(jī)構(gòu)測(cè)算，部署R1需16張H20芯片，而滿血版千問(wèn)3僅需4張，成本大降75%。
更重要的是，千問(wèn)3為即將到來(lái)的智能體Agent和大模型應(yīng)用爆發(fā)提供了更好的支持。在評(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)中，千問(wèn)3創(chuàng)下70.8的新高，超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等頂尖模型。大幅降低Agent調(diào)用工具的門檻，或?qū)⒁l(fā)新一輪AI應(yīng)用爆發(fā)。
火星電波創(chuàng)始人、前MiniMax海螺AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人馮雷（橘子）在社交媒體上發(fā)布了他的測(cè)試體驗(yàn)。其中，Qwen3把各個(gè)MCP都調(diào)用成功了，但別的模型失敗居多。他對(duì)界面新聞表示，從R1到千問(wèn)3，工具調(diào)用能力已經(jīng)進(jìn)步了非常多。
Agent行業(yè)急需工具調(diào)用能力高的模型
Agent對(duì)模型能力的需求，取決于該 Agent 的任務(wù)復(fù)雜性和自治程度。
總體上，一個(gè)強(qiáng)健的Agent系統(tǒng)對(duì)底層模型的需求主要包括基礎(chǔ)語(yǔ)言理解與生成、工具使用與調(diào)用、推理與規(guī)劃等多方面的能力。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，其需要準(zhǔn)確理解指令和上下文以及多輪對(duì)話中的隱含意圖和模糊表達(dá)，把復(fù)雜目標(biāo)拆成子任務(wù)、按序執(zhí)行。同時(shí)，這個(gè)系統(tǒng)還要理解和調(diào)用外部工具的流程，并執(zhí)行API調(diào)用。
在Platform Thinking主理人、前知乎 COO張寧看來(lái)，目前Agent行業(yè)在底層模型上面臨的痛點(diǎn)就是真正好工具調(diào)用能力的模型不多。
從千問(wèn)3的性能和測(cè)試表現(xiàn)來(lái)看，阿里方面正在著力解決底層模型工具調(diào)用能力不足的痛點(diǎn)?？梢栽谒伎己头撬伎寄Ｊ较戮_集成外部工具，在復(fù)雜的基于代理的任務(wù)中在開(kāi)源模型中表現(xiàn)領(lǐng)先。
在評(píng)估模型Agent能力的BFCL評(píng)測(cè)中，千問(wèn)3創(chuàng)下70.8的新高，超越Gemini2.5-Pro、OpenAI-o1等頂尖模型，將大幅降低Agent調(diào)用工具的門檻。
千問(wèn)3原生支持MCP協(xié)議，并具備強(qiáng)大的工具調(diào)用（function calling）能力，結(jié)合封裝了工具調(diào)用模板和工具調(diào)用解析器的Qwen-Agent 框架，將大大降低編碼復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)高效的手機(jī)及電腦Agent操作等任務(wù)。開(kāi)發(fā)者要定義可用工具，可基于 MCP 配置文件，使用 Qwen-Agent 的集成工具或自行集成其他工具，快速開(kāi)發(fā)一個(gè)帶有設(shè)定、知識(shí)庫(kù)RAG和工具使用能力的智能體。
同時(shí)，千問(wèn)3在基礎(chǔ)語(yǔ)言理解與生成能力和推理能力上也表現(xiàn)出不俗的能力。
這意味著，在同等模型能力的條件下，Agent以及AI應(yīng)用行業(yè)調(diào)用模型的成本更低，調(diào)用更方便，這勢(shì)必會(huì)促進(jìn)更多新Agent以及AI應(yīng)用的涌現(xiàn)。
堅(jiān)定開(kāi)源路線，多版本模型同時(shí)推出
千問(wèn)3還提供了豐富的模型版本，包含2款30B、235B的MoE模型，以及0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B等6款密集模型
其中，千問(wèn)3的30B參數(shù)MoE模型實(shí)現(xiàn)了10倍以上的模型性能杠桿提升，激活3B就能媲美上代Qwen2.5-32B模型性能；千問(wèn)3的稠密模型性能繼續(xù)突破， Qwen3-4B 這樣的小模型也能達(dá)到 Qwen2.5-72B-Instruct 的性能。
因?yàn)樗星?wèn)3模型都是混合推理模型，API可按需設(shè)置“思考預(yù)算”（即預(yù)期最大深度思考的tokens數(shù)量），進(jìn)行不同程度的思考，靈活滿足AI應(yīng)用和不同場(chǎng)景對(duì)性能和成本的多樣需求。中小企業(yè)和AI開(kāi)發(fā)者可根據(jù)自己需求靈活選擇模型，這勢(shì)必會(huì)降低其使用大模型的門檻和成本。這些資金和人員都非常有限的團(tuán)隊(duì)可以把更多資源和精力投入到市場(chǎng)和用戶需求痛點(diǎn)的挖掘上，以便能研發(fā)出更多創(chuàng)新應(yīng)用。
在馮雷看來(lái)，Qwen 系列模型，因?yàn)殚_(kāi)源、小巧、好微調(diào)的特點(diǎn)，已經(jīng)成為很多開(kāi)發(fā)者的首選模型。很多強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究也都依賴Qwen 系列的高質(zhì)量基座，因?yàn)榛Ｐ偷馁|(zhì)量決定了后續(xù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的上限。
阿里云走到第16個(gè)年頭，全面重構(gòu)了一個(gè)從底層硬件到計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理平臺(tái)的全棧技術(shù)架構(gòu)體系，是亞太第一的云計(jì)算平臺(tái)；而阿里也是全球最早投入大模型研究的科技公司之一
此前周靖人接受媒體采訪時(shí)稱，大模型發(fā)展和云體系的支撐不可分割。無(wú)論訓(xùn)練還是推理，大模型的每一次突破，表面看是模型能力演進(jìn)，背后其實(shí)是整個(gè)云計(jì)算和數(shù)據(jù)、工程平臺(tái)的全面配合和升級(jí)。多模態(tài)也是通向 AGI 的重要途徑。
阿里Qwen 3發(fā)布后，馬斯克在社交平臺(tái)X上稱，下周，Grok 3.5 早期測(cè)試版將僅向SuperGrok訂閱者發(fā)布。它是第一個(gè)能夠準(zhǔn)確回答有關(guān)火箭發(fā)動(dòng)機(jī)或電化學(xué)技術(shù)問(wèn)題的人工智能。這也意味著Qwen 3在國(guó)際上同樣有較高的關(guān)注度。
清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長(zhǎng)、歐洲人文和自然科學(xué)院外籍院士孫茂松表示，近年來(lái)在人工智能領(lǐng)域尤其是大模型的發(fā)展上，發(fā)出了很強(qiáng)烈的中國(guó)的聲音，DeepSeek的出現(xiàn)以及通義千問(wèn)的系列開(kāi)源產(chǎn)品極大推動(dòng)了國(guó)內(nèi)大模型的開(kāi)源路線，這無(wú)疑為緩解技術(shù)壟斷，推動(dòng)技術(shù)平權(quán)，提升人工智能的普惠性，無(wú)疑具有十分重要的作用。
目前，海內(nèi)外開(kāi)源社區(qū)中Qwen的衍生模型數(shù)量已突破10萬(wàn)，超越Llama系列衍生模型，通義千問(wèn)Qwen穩(wěn)居世界最大的生成式語(yǔ)言模型族群。根據(jù)Huggingface2025年2月10日最新的全球開(kāi)源大模型榜單，排名前十的開(kāi)源大模型全部是基于通義千問(wèn)Qwen開(kāi)源模型二次開(kāi)發(fā)的衍生模型。
孫茂松認(rèn)為，這意味著中國(guó)的大模型的文化在國(guó)際上得到了認(rèn)可，這是在文化層面有某種扭轉(zhuǎn)，外界看來(lái)似乎“漫不經(jīng)心”，但這一點(diǎn)非常難能可貴，這實(shí)際上是認(rèn)可中國(guó)大模型的發(fā)展和技術(shù)。
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